論文の概要: Toward Efficient Deep Blind RAW Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18204v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 18:34:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:21:45.252306
• Title: Toward Efficient Deep Blind RAW Image Restoration
• Title（参考訳）: 深ブラインドRAW画像の高効率化に向けて
• Authors: Marcos V. Conde, Florin Vasluianu, Radu Timofte,
• Abstract要約: 我々は、深部ブラインドRAW復元モデルをトレーニングするための、新しい現実的な劣化パイプラインを設計する。 私たちのパイプラインでは、リアルなセンサーノイズ、動きのぼかし、カメラの揺れ、その他の一般的な劣化について検討しています。 パイプラインと複数のセンサーのデータで訓練されたモデルは、ノイズとぼやけをうまく低減し、異なるカメラから撮影されたRAW画像の細部を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.41827271721955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple low-vision tasks such as denoising, deblurring and super-resolution depart from RGB images and further reduce the degradations, improving the quality. However, modeling the degradations in the sRGB domain is complicated because of the Image Signal Processor (ISP) transformations. Despite of this known issue, very few methods in the literature work directly with sensor RAW images. In this work we tackle image restoration directly in the RAW domain. We design a new realistic degradation pipeline for training deep blind RAW restoration models. Our pipeline considers realistic sensor noise, motion blur, camera shake, and other common degradations. The models trained with our pipeline and data from multiple sensors, can successfully reduce noise and blur, and recover details in RAW images captured from different cameras. To the best of our knowledge, this is the most exhaustive analysis on RAW image restoration. Code available at https://github.com/mv-lab/AISP
• Abstract（参考訳）: 複数の低ビジョンタスク、例えばデノイング、デブロアリング、超分解能はRGBイメージから離脱し、さらに劣化を低減し、品質を改善した。 しかし、画像信号プロセッサ(ISP)変換のため、sRGB領域の劣化のモデル化は複雑である。 この既知の問題にもかかわらず、文献ではセンサーRAW画像を直接扱う方法はほとんどない。 本研究では,RAW領域での画像復元を行う。 我々は、深部ブラインドRAW復元モデルをトレーニングするための、新しい現実的な劣化パイプラインを設計する。 私たちのパイプラインでは、リアルなセンサーノイズ、動きのぼかし、カメラの揺れ、その他の一般的な劣化について検討しています。 パイプラインと複数のセンサーのデータで訓練されたモデルは、ノイズとぼやけをうまく低減し、異なるカメラから撮影されたRAW画像の細部を復元する。 我々の知る限りでは、RAW画像復元に関する最も徹底的な分析である。 https://github.com/mv-lab/AISP

関連論文リスト

• Towards RAW Object Detection in Diverse Conditions [65.30190654593842]
  62のカテゴリにまたがる135,601のアノテーション付きインスタンスを備えた7,785の高分解能実RAW画像を提供するAODRawデータセットを紹介した。 sRGB と RAW の領域ギャップにより RAW オブジェクト検出の可能性は sRGB と RAW との事前学習によって制限されることがわかった。 我々は,RAW事前学習を支援するために,SRGBドメインで事前学習した市販のモデルから知識を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T01:23:04Z)
• Unveiling Hidden Details: A RAW Data-Enhanced Paradigm for Real-World Super-Resolution [56.98910228239627]
  リアル・ワールド・イメージ・スーパーレゾリューション(Real SR)は、低解像度(LR)画像から高忠実でディテールに富んだ高解像度(HR)画像を生成することを目的としている。 既存のReal SRメソッドは主にLR RGBドメインから詳細を生成することに重点を置いており、しばしば細部における豊かさや忠実さの欠如につながっている。 RAWデータに隠された詳細を用いて既存のRGBのみの手法を補完し、優れた出力を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T13:29:50Z)
• BSRAW: Improving Blind RAW Image Super-Resolution [63.408484584265985]
  RAW領域におけるブラインド画像の超解像化に取り組む。 生センサデータを用いたトレーニングモデルに特化した,現実的な劣化パイプラインを設計する。 私たちのパイプラインでトレーニングしたBSRAWモデルは、リアルタイムRAW画像をスケールアップし、品質を向上させることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-24T14:17:28Z)
• End-to-end Rain Streak Removal with RAW Images [7.2278352844025315]
  降雨RAW画像からクリーンなカラー画像を得るために,降雨除去とRAW処理のための共同ソリューションを提案する。 我々は、カラーレインストリークをRAW空間に変換し、雨色画像とクリーンカラー画像の両方を合成する簡易かつ効率的なRAW処理アルゴリズムを設計することで、雨色RAWデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T01:17:45Z)
• Self-Supervised Reversed Image Signal Processing via Reference-Guided Dynamic Parameter Selection [1.1602089225841632]
  メタデータとペア画像を必要としない自己教師付き逆ISP方式を提案する。 提案手法は,RGB画像を参照RAW画像と同じセンサで同一環境で撮影されたRAWライクな画像に変換する。 提案手法は,他の最先端教師付き手法に匹敵する精度で,様々な逆ISPを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T11:12:05Z)
• Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstruction. AIM 2022 Challenge Report [109.2135194765743]
  本稿では,AIM 2022 Challenge on Reversed Image Signal Processing and RAW Reconstructionを紹介する。 我々は,メタデータを使わずにRGBから生のセンサイメージを回収し,ISP変換を「逆」することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T10:43:53Z)
• Learning RAW-to-sRGB Mappings with Inaccurately Aligned Supervision [76.41657124981549]
  本稿では,画像アライメントとRAW-to-sRGBマッピングのための共同学習モデルを提案する。 実験の結果,本手法はZRRおよびSR-RAWデータセットの最先端に対して良好に動作することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T12:41:36Z)
• Invertible Image Signal Processing [42.109752151834456]
  InvISP(Invertible Image Signal Processing)パイプラインにより、視覚的に魅力的なsRGBイメージをレンダリングできます。 メモリのオーバーヘッドなしにsrgb画像から生データを合成する代わりに、リアルな生データを再構築できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-28T06:30:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。